Progressi nella ricerca sui tessuti cardiaci ingegnerizzati
Nuovi metodi migliorano la comprensione della meccanica del tessuto cardiaco.
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Indice
- Il Ruolo degli Stimoli Meccanici
- Costruire Modelli Computazionali
- Sperimentare con gli EHT
- L'Importanza dei Miofibrilli
- La Complessità degli EHT
- Modellazione biomeccanica come Soluzione
- Combinare Approcci Sperimentali e Computazionali
- Creare la Piattaforma FibroTUG
- Procedura Sperimentale
- Analizzare la Struttura delle Fibre e dei Miofibrilli
- Costruire il Modello Biomeccanico
- Validare il Modello
- Esplorare Variabili Meccaniche
- L'Importanza della Densità dei Miofibrilli
- Comprendere l'Allineamento delle Fibre
- Conclusioni e Direzioni Future
- Riconoscimenti
- Fonte originale
Le malattie cardiache sono un problema di salute serio che colpisce milioni di persone in tutto il mondo. Una soluzione promettente è lo sviluppo dei Tessuti cardiaci ingegnerizzati (EHT). Questi tessuti possono aiutare gli scienziati a studiare le condizioni cardiache, testare nuovi farmaci e, alla fine, portare a migliori trattamenti e terapie per i pazienti. Tuttavia, creare EHT maturi che funzionino come il vero tessuto cardiaco umano è ancora una sfida.
Il Ruolo degli Stimoli Meccanici
La ricerca ha mostrato che applicare forze meccaniche agli EHT può migliorare la loro funzione. Queste forze possono aiutare le cellule cardiache, conosciute come Cardiomiociti (CM), a maturare e migliorare le performance del tessuto. Nonostante questi vantaggi, la nostra comprensione di come questi fattori meccanici lavorino a livello biologico è incompleta.
Costruire Modelli Computazionali
Per affrontare queste sfide, gli scienziati hanno sviluppato modelli computazionali che simulano come si comportano gli EHT in diverse condizioni. Usando dati sperimentali, questi modelli possono fornire informazioni su come gli ambienti meccanici influenzano la funzione dei tessuti cardiaci. L'obiettivo è creare modelli accurati che imitino la struttura reale dei tessuti cardiaci e misurino lo stress prodotto dai CM.
Sperimentare con gli EHT
Gli scienziati usano configurazioni sperimentali specifiche per generare EHT. Uno dei metodi chiave coinvolge la creazione di matrici fibrose che assomigliano all'ambiente naturale dei tessuti cardiaci. Queste matrici sono fatte di materiali che possono contenere i CM mentre crescono e maturano.
Modificando le condizioni di queste matrici-come la loro rigidità o allineamento-i ricercatori possono osservare come queste modifiche influenzano la funzione delle cellule cardiache. Utilizzano varie tecniche, inclusa l'imaging e la misurazione delle contrazioni del tessuto, per raccogliere dati dettagliati sulle performance degli EHT.
L'Importanza dei Miofibrilli
I miofibrilli sono le unità contrattile all'interno dei CM che permettono ai muscoli cardiaci di contrarsi. Uno sviluppo corretto dei miofibrilli è cruciale per la funzione complessiva degli EHT. Quando i CM vengono coltivati in ambienti che promuovono la formazione e l'allineamento dei miofibrilli, i tessuti mostrano un comportamento contrattile migliore. Tuttavia, lo sviluppo dei miofibrilli varia tra le diverse piattaforme EHT.
Investigare i Segnali Meccanici
Diverse ricerche hanno evidenziato il ruolo dei segnali meccanici nell'influenzare la formazione dei miofibrilli. Per esempio, quando i tessuti cardiaci incontrano resistenza durante la contrazione, tendono a generare più forza. Allo stesso modo, stirare questi tessuti può incoraggiarli a maturare. I ricercatori hanno anche scoperto che usare materiali simili a quelli del tessuto cardiaco sano può migliorare le performance dei CM.
La Complessità degli EHT
Gli EHT sono intrinsecamente variabili. Fattori come il modo in cui vengono formati, le proprietà dei materiali utilizzati e come i CM sviluppano i miofibrilli possono rendere complicata l'interpretazione dei risultati sperimentali. Questa complessità rende difficile individuare quali fattori meccanici siano i più importanti per la funzione del tessuto cardiaco.
Modellazione biomeccanica come Soluzione
Per comprendere meglio gli EHT, gli scienziati si rivolgono alla modellazione biomeccanica. Questi modelli aiutano a spiegare la meccanica dietro il comportamento del tessuto, permettendo ai ricercatori di esplorare scenari che sarebbero difficili da replicare sperimentalmente. Utilizzando modelli computazionali, i ricercatori possono simulare lo stress e la deformazione sperimentati dagli EHT, aiutando a scoprire i meccanismi biologici alla base della loro funzione.
Combinare Approcci Sperimentali e Computazionali
Un aspetto chiave per far progredire la ricerca sugli EHT è l'integrazione dei dati sperimentali con i modelli computazionali. Combinando questi due approcci, i ricercatori possono generare modelli più accurati che riflettono il comportamento reale dei tessuti cardiaci. In uno studio recente, gli scienziati hanno creato con successo modelli computazionali degli EHT utilizzando dati ottenuti da una piattaforma sperimentale specifica conosciuta come fibroTUG.
Creare la Piattaforma FibroTUG
La piattaforma fibroTUG è progettata per creare matrici fibrose con proprietà meccaniche specifiche. I ricercatori possono controllare vari fattori, come la rigidità e l'allineamento delle fibre, per studiare i loro effetti sugli EHT. Utilizzando questa piattaforma, gli scienziati sono in grado di generare dati di imaging dettagliati, consentendo loro di analizzare come queste proprietà influenzino le performance dei CM.
Procedura Sperimentale
Nella configurazione fibroTUG, i ricercatori elettrospinnano fibre fatte di un materiale chiamato destroano vinil solfona su dei supporti. La rigidità di questi supporti può essere regolata, il che influisce su come crescono le cellule cardiache all'interno di queste matrici. Dopo aver creato le matrici, gli scienziati le inoculano con culture purificate di CM e monitorano come si comportano queste cellule nel tempo.
Imaging e Analisi dei Dati
Dopo una settimana di cultura, i ricercatori raccolgono video in time-lapse per osservare le contrazioni dei microtessuti. Questi video vengono analizzati per estrarre dati su come i tessuti si muovono nel tempo. I ricercatori utilizzano anche tecniche di colorazione per visualizzare le strutture all'interno dei CM, come i miofibrilli, che sono essenziali per la contrazione muscolare.
Analizzare la Struttura delle Fibre e dei Miofibrilli
Il passo successivo coinvolge l'analisi delle immagini ottenute dagli esperimenti. I ricercatori creano maschere per identificare le fibre nelle immagini, consentendo loro di quantificare attributi come la densità e l'allineamento delle fibre.
Per i miofibrilli, gli scienziati utilizzano marcatori specifici per visualizzarne la struttura. Questo li aiuta a valutare la densità, l'allineamento e l'organizzazione complessiva dei miofibrilli all'interno dei CM.
Costruire il Modello Biomeccanico
Una volta raccolti i dati sperimentali, i ricercatori possono sviluppare un modello biomatematico per simulare come si comportano i microtessuti in diverse condizioni. Questo modello tiene conto delle proprietà meccaniche sia delle matrici fibrose che dei CM, permettendo un'analisi completa della meccanica del tessuto.
Validare il Modello
Per garantire l'accuratezza del modello, gli scienziati confrontano i risultati della simulazione con i dati sperimentali. Valutando quanto bene il modello prevede il comportamento osservato dei tessuti, i ricercatori possono validare e perfezionare i loro modelli per migliorare la precisione predittiva.
Esplorare Variabili Meccaniche
Utilizzando il modello validato, i ricercatori possono isolare e investigare gli impatti di vari fattori meccanici sulle performance degli EHT. Ad esempio, possono studiare come i cambiamenti nella rigidità delle fibre o nell'allineamento dei miofibrilli influenzano la capacità dei CM di esercitare uno stress contrattile.
Risultati delle Simulazioni
I risultati di queste simulazioni rivelano che diversi ambienti meccanici possono portare a differenze significative nelle performance degli EHT. Per esempio, i tessuti con fibre più morbide tendono a generare più forza rispetto a quelli con fibre più rigide. Tuttavia, la relazione tra la forza generata dal tessuto e lo stress dei miofibrilli è più complessa, poiché anche altre variabili meccaniche giocano un ruolo significativo nel determinare il comportamento del tessuto.
L'Importanza della Densità dei Miofibrilli
Una scoperta fondamentale dalle simulazioni è che la densità dei miofibrilli è un fattore chiave che influenza la funzione degli EHT. I tessuti con densità di miofibrilli più alta generalmente producono forze contrattile migliori. Questo mette in evidenza l'importanza di creare condizioni ottimali per lo sviluppo dei miofibrilli per migliorare le performance dei tessuti cardiaci ingegnerizzati.
Comprendere l'Allineamento delle Fibre
Un altro aspetto vitale della meccanica del tessuto è l'allineamento sia delle fibre che dei miofibrilli. La ricerca indica che i tessuti con fibre e miofibrilli allineati tendono a performare meglio rispetto a quelli che non lo sono. Tuttavia, se l'allineamento della matrice è casuale, questo può ostacolare l'efficacia complessiva del tessuto.
Conclusioni e Direzioni Future
Lo sviluppo di modelli computazionali per i tessuti cardiaci ingegnerizzati rappresenta un notevole avanzamento nella ricerca cardiaca. Combinando tecniche sperimentali con la modellazione computazionale, i ricercatori possono ottenere preziose informazioni su come i diversi fattori meccanici influenzino il comportamento dei tessuti cardiaci.
Questo approccio integrato consente agli scienziati di identificare le variabili più significative per la funzione degli EHT, aprendo la strada alla creazione di tessuti cardiaci maturi adatti per applicazioni terapeutiche. Il futuro della ricerca sugli EHT sembra promettente, poiché indagini in corso continueranno a perfezionare questi modelli ed esplorare ulteriori vie per migliorare l'ingegneria del tessuto cardiaco.
Riconoscimenti
Il supporto di varie organizzazioni di finanziamento ha contribuito ai progressi in questo campo. Grazie a sforzi collaborativi, i ricercatori puntano ad avanzare la comprensione della meccanica del tessuto cardiaco e migliorare le opzioni di trattamento per le persone che soffrono di malattie cardiache. La combinazione di approcci sperimentali e computazionali porterà senza dubbio a sviluppi interessanti nell'ingegneria dei tessuti cardiaci e nella medicina rigenerativa.
Titolo: A Data-Driven Computational Model for Engineered Cardiac Microtissues
Estratto: Engineered heart tissues (EHTs) present a potential solution to some of the current challenges in the treatment of heart disease; however, the development of mature, adult-like cardiac tissues remains elusive. Mechanical stimuli have been observed to improve whole-tissue function and cardiomyocyte (CM) maturation, although our ability to fully utilize these mechanisms is hampered, in part, by our incomplete understanding of the mechanobiology of EHTs. In this work, we leverage the experimental data produced by a mechanically tunable experimental setup to generate tissue-specific computational models of EHTs. Using imaging and functional data, our modeling pipeline generates models with tissue-specific ECM and myofibril structure, allowing us to estimate CM active stress. We use this experimental and modeling pipeline to study different mechanical environments, where we contrast the force output of the tissue with the computed active stress of CMs. We show that the significant differences in measured experimental forces can largely be explained by the levels of myofibril formation achieved by the CMs in the distinct mechanical environments, with active stress showing more muted variations across conditions. The presented model also enables us to dissect the relative contributions of myofibrils and extracellular matrix to tissue force output, a task difficult to address experimentally. These results highlight the importance of tissue-specific modeling to augment EHT experiments, providing deeper insights into the mechanobiology driving EHT function.
Autori: Javiera Jilberto, Samuel J. DePalma, Jason Lo, Hiba Kobeissi, Lani Quach, Emma Lejeune, Brendon M. Baker, David Nordsletten
Ultimo aggiornamento: 2023-05-31 00:00:00
Lingua: English
URL di origine: https://arxiv.org/abs/2306.00089
Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2306.00089
Licenza: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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